在决策树中处理异常值的方法通常有以下几种：
删除异常值：最简单的方法是直接删除包含异常值的数据点。这样做可能会导致数据量减少，但可以避免异常值对决策树模型的影响。
替换异常值：可以将异常值替换为数据集的均值、中位数、众数等常见值。这样做可以保留数据量并降低异常值对模型的影响。
离散化处理：将连续型特征离散化成不同的区间，这样可以将异常值归为特定的区间，减少异常值对模型的影响。
使用异常值处理算法：可以使用一些专门用于处理异常值的算法，如LOF（局部离群因子）、Isolation Forest等，来识别和处理异常值。
在Java中，可以使用一些数据处理库如Apache Commons Math、Weka等来处理异常值。同时，在构建决策树模型时，可以根据具体情况选择合适的异常值处理方法。
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